多小区Massive MIMO系统低复杂度ZF线性检测算法

针对多小区Massive MIMO上行链路系统中ZF线性检测涉及到大矩阵求逆而具有高复杂度的问题,提出了一种低复杂度的ZF检测算法。在考虑各小区信道状态信息已知条件下,利用SVD分解的方法求解干扰消除矩阵,从而将多小区信号接收模型等效转化为单小区模型,然后再利用ZF检测算法。但是,在ZF检测算法中涉及到大矩阵求逆运算的复杂度为O(K^3),其中K为本小区中的用户数。为了降低直接求逆的高复杂度,提出了将大矩阵分解为对角矩阵和空心矩阵之和,并采用诺依曼级数近似且通过优化展开项因子,使所提算法在性能损失很少的情况下复杂度降低了一个数量级为O(K^2)。此外,通过仿真实验验证了理论推导与分析的有效性。

基于空间复用的信号检测算法研究

为了在接收端恢复出发送端的原始数据,需要在接收端进行信号检测。对几种经典的传统信号检测算法进行了详细阐述和分析,并对各种算法进行了Matlab仿真和性能比较。由此得出,改进型的V-BLAST算法可以用于TD-LTE无线综合测试仪的开发。

基于最小均方误差的串扰消除多用户检测算法

在存在强多址干扰的直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中对传统串行干扰消除检测器的优点及缺陷进行分析,提出一种基于最小均方误差的串行干扰消除多用户检测算法。该算法能够对时变信道环境进行有效跟踪,避免判决误差扩散。仿真结果表明,在加性高斯白噪声环境中一个同步DS-CDMA系统中对于信号功率弱的用户,该算法相比传统串行干扰消除算法及迫零算法的检测性能有较大的改善,在消除原有检测算法检测精度不稳定的同时能提高算法的误码性能。

一种组合的LSD和DFE V-BLAST检测算法

在多天线系统中,BLAST是提高系统通信容量的有效方式。最简单的空间复用方式是V-BLAST,它的检测算法相对简单,有ZF-DFE,MMSE-DFE,ML和ML-DFE等检测算法。该文在这几种算法的基础上,讨论了改进ML-DFE性能的方法,给出了ZF和MMSE方式的组合LSD和DFE检测算法。仿真表明LSD算法只需输出3个检测结果,在复杂度增加不多的条件下,就可以获得大的性能改进,而MMSE方式的算法较ZF算法有更好的性能。

MIMO-OFDM系统基于QR分解的信号检测算法

论文研究了MIMO-OFDM系统基于QR分解的几种信号检测算法,分析了各种算法的优缺点;指出信号检测顺序是降低误差传播概率的关键。针对VBLAST算法计算量大的缺点,提出采用SQRD算法,该算法利用迭代运算代替矩阵求逆运算,降低了VBLAST算法的计算量,并采用MMSE准则对该算法进行进一步推广。仿真结果表明采用MMSE-SQRD算法优于除ML算法以外的检测算法;在NT=NR=4时,结果表明在SER为10-3时MMSE-SQRD算法优于MMSE-BLAST算法2dB。

分层空时码多载波CDMA的译码与检测

研究V-BLAST MIMO MC-CDMA下行系统。提出了一种对每个子载波进行V-BLAST译码的非线性算法,对不同天线数、用户数情况进行了系统的仿真和分析,并对V-BLAST译码的线性和非线性算法进行了系统仿真比较。

一种新型的快速递归V-BLAST检测算法

该文提出了一种新型的快速递归V-BLAST算法。此算法采用一种简单的矩阵伪逆递推关系,利用前一次迭代时得到的迫零加权矩阵和加权向量直接计算出下一次迭代的迫零加权矩阵和加权向量。与现有的V-BLAST检测算法相比,所提出的算法在保证最优性能的前提下,具有更低的计算复杂度和更快的处理速度。

TD-LTE系统中基于FPGA的PUSCH信号检测

主要研究如何利用FPGA实现适用于TD-LTE系统的上行信号检测算法,包括算法的介绍、方案的形成、FPGA实现的处理流程、FPGA实现结果及分析。以Virtex-5芯片为硬件平台,进行了仿真、综合、板级验证等工作。实现结果表明,该信号检测算法应用在TD-LTE系统中具有良好的稳定性和可行性。

分组空时块编码结构及其信号检测算法

本文提出一种可用于宽带数字移动通信系统的多输入多输出(MIMO)无线传输系统架构———分组的空时块编码(G-STBC)MIMO结构,即发送天线被分成若干组,组内的多根天线进行STBC编码,而各组发送的数据流相互独立。针对这一系统架构,提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。计算机仿真结果表明,这种空时编码MIMO结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能。G-STBC-MIMO结构可以使发送天线多于接收天线,因此,对于无线通信系统下行链路以及大数据量广播业务系统(如数字高清晰度电视地面传输系统)都较V-BLAST更具有优势。

单载波频域均衡系统的关键技术研究

对单载波频域均衡(SC-FDE)系统信道估计技术进行研究.首先分析了两种传统信道估计技术,即最小二乘法(LS)和最小均方误差法(MMSE)信道估计技术,并对离散傅立叶变换(DFT)插值法的LS算法和改进的LMMSE算法进行研究,对它们的性能进行了仿真分析和比较.最后对常用的线性均衡算法的迫零均衡(ZF)算法和最小均方误差(MMSE)均衡算法进行了研究,并将所有模块组合成完整的单载波频域均衡通信系统,对其进行仿真分析.

MIMO系统的V-BLAST检测算法研究

MIMO系统中,编码与空间分集的结合可以在无线通信链路中实现可靠高速率。针对V-BLAST结构提出了检测算法的研究与分析。通过MATLAB进行无干扰消除、理想干扰消除及非理想干扰消除不同情况的参数设置,分别对ZF与MMSE算法进行性能对比,由仿真结果可知:在ZF与MMSE算法中,干扰消除均可以提高输出信号的信噪比,而MMSE检测算法性能更优。

时变信道的自适应均衡算法比较

针对时变信道需进行自适应均衡的要求 ,分析了常用的 3种基本自适应算法 :迫零算法 (ZF) ,最小均方算法(LMS)及递归最小二乘算法 (RLS) .迫零算法由于其原理上的缺点 ,实际应用很少 ;具有同样收敛速度和跟踪性能的递归最小二乘算法要优于最小均方算法 ,但前者运算量较大 ,程序复杂 ,且一些算法不稳定 .文中讨论的算法 ,虽然是针对线性、横向均衡器引入的 。

LTE系统中的MIMO检测算法

对几种经典的MIMO检测算法进行了分析与研究,着重讨论了ZF、MMSE、ZF-SIC、MMSE-SIC这4种算法的性能优劣,并用Matlab进行仿真,分析了这些算法的性能.结果表明,性能最好的为MMSE-SIC,以下依次为ZF-SIC、MMSE和ZF算法.

基于LTE系统的一种低复杂度的球型译码算法

针对球型译码检测算法在信道条件较差时检测复杂度大的问题,在分析比较传统的检测算法的基础上,提出了一种降低球型译码复杂度的算法。该算法采用固定阈值作为可靠性判断标准,将迫零检测算法与球型译码算法相结合,首先利用迫零检测算法对传输数据进行检测,然后对迫零算法检测出来的数据进行可靠性判断,若检测出来的数据可靠性高则采用迫零算法作为最终结果,若可靠性较低则对数据进行球型译码,同时利用迫零检测结果来选择球型译码算法的初始半径。通过仿真得出,在4x4天线下该算法在保证误码率基本不变的情况下大大降低了球型译码的复杂度。

基于迁移学习的航拍图像车辆目标检测方法研究

为有效识别航拍图片中的车辆目标,将迁移学习应用到Faster-RCNN算法模型训练中:将大规模数据集训练好的网络用于模型参数初始化,以减少训练时间并提高识别精度;针对ZF和VGG-16 2种经典网络模型,分别选取不同超参数进行了多组对比实验,以选取最优超参数,并对比分析2种模型的检测效果。实验结果表明,该种方法可以在航拍图片集中有效检测到车辆目标,检测结果优于传统的机器学习方法,同时具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在军事侦察及交通管控等方面具有应用价值。

一种组合DFE和ML V-BLAST的检测算法

在MIMO系统中,BLAST是提高系统通信容量的有效方式。最简单的空间复用方式是V-BLAST,它的检测算法相对简单,有ZF-DFE、MMSE-DFE和ML等检测算法。在这几种算法的基础上,讨论了信道相关性对检测性能的影响,给出了ZF-DFE和ML组合的低复杂度检测算法。仿真结果表明,该方法在与ML检测算法性能相差不大的情况下,有效地降低了算法复杂度。

MIMO无线通信系统中V-BLAST性能分析

多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)是新一代移动通信系统的关键技术,可以很好地解决无线通信用户无限增多而带宽有限的问题。文章对MIMO通信系统的信道编码V-BLAST原理进行分析,对V-BLAST采用最大似然(maximum likelihood,ML)检测算法和迫零(zero-forcing,ZF)检测算法进行性能分析,并且在Matlab中仿真,选取大量不同参数详细分析误码率(symbol error rate,SER)和比特误码率(bit error rate,BER),并对仿真结果进行对比。

基于格基规约的线性检测改进算法

针对多输入多输出检测系统中线性检测算法检测性能差、误码率高的问题,提出一种改进格基规约技术的线性检测算法,结合传统ZF、MMSE算法与格基规约中的LLL算法,约减多个初始基,构建了一组正交性更好的等效基,通过优化信道矩阵,提升MIMO系统的信号检测误码率性能与检测效果。结果表明,格基规约技术可使线性检测算法在高信噪比条件下误码率实现近2倍的改善,有利于接收端准确恢复信号。

VBLAST系统的译码算法研究

对已有的传统译码算法如迫零算法(ZF)、最小均方(MMSE)算法、连续抵消(SIC)算法等的性能进行了研究,并在此基础上提出将迫零算法与连续抵消算法、最小均方算法与连续抵消算法相结合,构成迫零-连续抵消算法(ZF-SIC)与最小均方-连续抵消算法(MMSE-SIC),从而明显改善系统的误码性能。此外,对收发两端采用不同天线数时的系统误码性能进行了仿真与分析,同时仿真分析了系统采用QPSK与16QAM调制方式的误码性能,最后给出仿真分析结果。